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8.7 系统化与回测:把经验写成规则

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边学边练读懂 → 自己算例子 → 答「想一想」→做练一练 A11问 AI 导师本章引导

一句话:把你的交易方法写成「如果……就……」的明确规则,用回测和模拟盘检验它,再按事先写好的过渡计划,从小资金开始走向实盘。

为什么要学:凌晨 3 点、连亏之后、IV 暴涨时,人的判断力最差,而这些恰恰是最需要判断的时刻。规则让你在最冷静的时候,替最不冷静的自己做决定。回测和模拟盘则告诉你:这些规则值不值得用真钱去执行。

生活类比:飞行员起飞前会逐项核对检查单(checklist),哪怕他已经飞过几千次。

  • 检查单不是因为飞行员不会飞,而是因为人在疲劳、紧张时会漏掉步骤。
  • 类比的局限:飞机的构造是固定的,检查单可以多年不变;市场环境会变,交易规则需要定期(在月复盘时)检查和修改,但不能在「飞行途中」——也就是持仓中途——临时改。

细讲:

系统化(systematization):规则要「能检查」

Section titled “系统化(systematization):规则要「能检查」”

系统化:把交易决策写成明确的规则,让同样的情况下,你总是做出同样的决定。

好规则有三个标准:

  1. 具体:有数字。「IV 高时卖价差」不合格;「IV Rank ≥ 30% 时才开贷方价差」合格。
  2. 可检查:事后能回答「是」或「否」。这样才能算规则遵守率(8.6)。
  3. 事先写好:下单前就存在,不是事后找理由。

写法统一用「如果〔条件〕,就〔动作〕」。例如:

  • 如果标的买卖价差占中间价 > 10%,就不交易。
  • 如果 5 个交易日内有财报,就不开该标的的新仓。
  • 如果短腿 Delta 绝对值 > 0.30 且剩余 ≤ 5 天,就在周五晚之前平仓或展期。

交易规则手册(trading rulebook)的骨架

Section titled “交易规则手册(trading rulebook)的骨架”

交易规则手册:把你全部的规则集中写在一个文档里,按固定的章节组织。训练题 9 要你写出自己的版本。下面是骨架,括号里的内容由你填写:

# 我的交易规则手册 v1.0(冻结日期:____)
1. 可交易标的与流动性门槛:(例:SPY、QQQ、AAPL、NVDA;价差占中间价 ≤ 5–10%;单个行权价未平仓量 ≥ 1,000 张)
2. 各 IV 环境允许的策略:(IV Rank 低 / 中 / 高时各允许什么)
3. 仓位与账户上限:(单笔最大亏损 __%;保证金使用率 ≤ __%;Beta 加权 Delta、Theta、Vega、集中度上限)
4. 事件规则:(财报、除息、FOMC、CPI 前后怎么做)
5. 到期规则:(新加坡时区下的周四晚、周五晚、周六早、周一检查点)
6. 复盘节奏:(每日记录希腊值;周日周复盘;每月月复盘与历史回放)
7. 熔断规则:(月度黄线 __%、红线 __%;连亏规则;总回撤线 __%)
8. 违规记录:(日志「是否守规」「错误类型」怎么填;违规后的处理)
9. 修改记录:(只在月复盘修改,写明日期、改了什么、为什么)

本章的节奏:第 1 周写 v0.1,第 2 周升级为 v0.2,第 3 周定稿 v1.0 并冻结。之后只在月复盘时修改。

回测(backtest):它能告诉你什么,不能告诉你什么

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回测:把规则放进过去的行情数据里「假装交易」,看它历史上会赚还是亏。它便宜、快,但对期权来说陷阱特别多:

  1. 中间价成交假设(mid-price fill assumption):回测默认按中间价成交。现实中你常常要让价,多腿组合尤其如此。这里要用到组合自然价(natural):卖出的腿按买价、买入的腿按卖价算出的组合净价,也就是「马上就能成交」的价格。
  2. 提前指派(early assignment):很多回测不模拟美式期权被提前行权(7.5),漏掉了除息前、深实值时的真实麻烦。
  3. 数据缺口(data gaps):历史期权数据常有缺失和陈旧报价,开盘时和冲击日的报价尤其不可靠。
  4. 过拟合(overfitting):参数调得太贴合过去,把运气当成了规律。试的参数越多,越容易「找到」一个假的好策略。
  5. 幸存者偏差(survivorship bias):只用今天还存在的股票做测试,忽略了中途暴跌、退市的那些。
  6. 前视偏差(look-ahead bias):用了当时还不可能知道的信息,例如用当天收盘价,去决定当天开盘时的交易。

对应的办法:

  • 按可成交价(natural,或「中间价与 natural 的中点」)加上佣金计算。
  • 把数据分成两段:前一段用来定参数,后一段只用来检验,这叫样本外测试(out-of-sample test)。
  • 参数越少越好;参数稍微变动,结果不应该天差地别。
  • 回测区间要包含冲击期(第6章冲击表里的几次)。

模拟盘协议(paper trading protocol)

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模拟盘(paper trading):用虚拟资金按真实行情下单。它比回测真实,但有两个天然缺陷:没有真钱带来的情绪,成交也可能太「顺利」。所以要有协议:

  1. 按真实可成交价记账:如果模拟平台按中间价「秒成交」,就在日志里改按「中间价与 natural 的中点」记账(对你不利的方向)。
  2. 扣除真实佣金:按你的券商标准,每张每腿计算。
  3. 仓位比例和时段与实盘相同:用你计划实盘时的风险比例,在同样的新加坡夜间时段、开盘后 30 分钟内下单。
  4. 严格执行规则手册:违规照样记录,不能「模拟盘就随便试试」。
  5. 每笔写日志,每周复盘(8.6)。

毕业考核(综合考试 ≥85% + 模拟盘连续 12 周达标)通过之后,才考虑实盘。过渡计划(训练题 10 要你写出自己的)有四个原则:

  1. 首批资金:计划资金的 10–25%。
  2. 放大条件:每满 3 个月、且达标(真实成交价下期望为正、规则遵守率 ≥90%、回撤在上限内),再逐步放大。
  3. 退回条件:连续违规,或回撤超过预设上限,就退回模拟盘。
  4. 不因资金小而放宽规则:小资金时,单笔 1–2% 可能只够做很窄的价差,佣金占比会变高——这是学费的一部分。

为什么真钱要从小开始?因为模拟盘测不出你面对真实亏损时的情绪。小资金让你用承受得起的代价,检验自己的执行力。

例子(示例价格,非实时):

  1. 把经验改写成规则。
    • 经验:「急跌之后别急着卖 put。」
    • 规则:「如果 SPY 的 30 天实现波动率高于 30 天 IV,或 VIX 期限结构倒挂,就不开新的卖方仓位;两者都恢复正常后再开。」(依据 6.1、6.8。)
    • 检查:有数字、能回答是否、下单前就能判断——合格。
  2. 中间价假设吃掉优势。某 SPY 看跌价差策略回测 200 笔,按中间价平均每笔 +$12。
    • 每条腿买卖价差 $0.06,按 natural 成交比中间价差 $0.03/股/腿。
    • 两条腿,进场差 2 × 0.03 = $0.06/股 = $6/张;出场再差 $6。一进一出共 $12。
    • 佣金:每张每腿 $0.65 × 2 条腿 × 进出 2 次 = $2.60。
    • 真实期望 ≈ 12 − 12 − 2.60 = −$2.60/笔。回测里的「优势」完全消失。
  3. 过拟合的概率。你试了 20 组参数,每组其实都没有优势,但每组仅凭运气「看起来有效」的概率是 5%。
    • 20 组全都不「看起来有效」的概率 = 0.95^20 ≈ 0.36。
    • 至少一组「看起来有效」的概率 = 1 − 0.36 ≈ 64%。
    • 所以「从 20 组里挑出最好的」,很可能只是挑出了最幸运的。样本外测试就是用来拆穿它的。
  4. 模拟盘记账。模拟平台显示一个铁鹰按中间价 $2.40 成交,而 natural 是 $2.10。
    • 按协议记为中点:(2.40 + 2.10) ÷ 2 = $2.25。
    • 10 组一年做 20 次,每次少记 $0.15 × 100 × 10 = $150,一年就是 $3,000 的「虚假利润」被剔除。
  5. 过渡计划示例。计划实盘资金 $50,000。
    • 首批 10–25%:$5,000–$12,500。
    • 以 $10,000、单笔 2% 计,每笔最大亏损 $200:只能做约 $2 宽的 SPY 价差。例如 745/743 看跌价差收约 $0.35,每张最大亏损约 $165。
    • 满 3 个月且达标,可以放大到例如 $20,000;违规或回撤超限,就退回模拟盘。

常见误区:

  • 「回测赚钱,实盘就会赚钱。」——回测最容易高估:中间价成交、数据缺口、过拟合都会让它好看得多。
  • 「模拟盘按平台成交价记就行。」——很多平台按中间价成交,要按真实可成交价重新记。
  • 「规则太死,灵活一点更好。」——临场的「灵活」大多是情绪;需要灵活,就在月复盘时把新情况写成新规则。
  • 「毕业了,就可以直接上全部资金。」——先 10–25%,满 3 个月且达标再放大。
  • 「小资金赚的钱太少,不如直接放大。」——小资金阶段的目标是检验执行力,不是赚钱。

想一想:

  1. 「财报前少做点」为什么不是好规则?怎么改?(答:不具体、不可检查。改成「5 个交易日内有财报的标的不开新仓;已有仓位在财报前一个交易日平仓」。)
  2. 用今天的纳斯达克 100 成分股,回测过去 10 年的卖 put 策略,犯了哪个错?(答:幸存者偏差。中途暴跌、被剔出指数的股票不在名单里,回测结果会偏乐观。)
  3. 为什么参数稍微变动、结果就天差地别的策略不可信?(答:这通常是过拟合的信号:它贴合的是过去的偶然,而不是稳定的规律。)

关键术语:

中文 English 白话解释
系统化 systematization 把交易决策写成明确、可检查的规则
交易规则手册 trading rulebook 集中写下全部规则的文档
回测 backtest 用历史数据「假装交易」来检验规则
中间价成交假设 mid-price fill assumption 回测默认按中间价成交,常常高估收益
组合自然价 natural 卖出的腿按买价、买入的腿按卖价算出的净价
过拟合 overfitting 参数太贴合过去,把运气当成规律
幸存者偏差 survivorship bias 只看活下来的样本,结论偏乐观
前视偏差 look-ahead bias 用了当时还不可能知道的信息
样本外测试 out-of-sample test 用没有参与调参的数据来检验规则
模拟盘 paper trading 用虚拟资金按真实行情交易

练一练

学完这一节,先独立算下面的题,再展开参考答案核对。做错了就点「收进错题本」,到「复习」页按第 1、3、7 天重做;错因照样记进你自己的错题本。

A11(8.7 回测成本)某策略按中间价回测,平均每笔 +$8。实际成交时,进场和出场各比中间价差 $5/张,佣金一进一出共 $2.60/张。真实期望约是多少?

参考答案
  1. 进场比中间价差 $5,出场再差 $5,共 −$10。
  2. 佣金 −$2.60。
  3. 真实期望 = 8 − 10 − 2.60 = −$4.60/张。回测里的优势在现实中变成了亏损。

换一组数字再练

题目参数每次随机生成,答完点「检查」即时判对错。价格是示例、不是实时行情;答数量时按提示的单位填写,亏损或下跌填负数。

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问 AI 导师

卡住了,或者想换个角度再学一遍?把下面这段提示词交给 Claude 或其他 AI 助手,它会按本课程的教学规则一对一带你学这一节。提示词可以先改再复制。

AI 也会算错:它给的数字请自己复算,拿不准时以讲义和答案页为准。